基于多模态影像组学预测甲状腺乳头状癌 颈部淋巴结转移研究进展
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孙向梅,女,住院医师,主要研究方向是介入及浅表小器官的超声诊断。

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中图分类号:

R 736.1

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广东省医学科研基金立项项目(A2023246);广东省高水平临床重点专科项目(SZXK052)


Research Progress of Predicting Cervical Lymph Node Metastasis in Papillary Thyroid Carcinoma Based on Multimodal Radiomics
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    摘要:

    摘 要〕 颈部淋巴结转移(LNM)是决定甲状腺乳头状癌(PTC)预后和治疗的重要因素,PTC 是最常见的甲状腺癌类型。 LNM 的准确预测对患者至关重要。影像组学指从医学影像中提取高通量数据,将影像数据信息转化为可以量化的特征进行 建模,提取特征用于临床诊断决策和预后预测。目前,基于多模态影像组学[超声波、计算机断层扫描(CT)、磁共振成 像(MRI)、正电子发射断层扫描(PET)等]预测 PTC 颈部 LNM 的相关研究已在国内外广泛开展,本文作者将基于多模 态影像组学预测 PTC 颈部 LNM 研究进展进行综述。

    Abstract:

    Abstract〕 Cervical lymph node metastasis (LNM) is an important factor in determining the prognosis and treatment of papillary thyroid carcinoma (PTC), and PTC is the most common type of thyroid cancer. Accurate prediction of LNM is crucial for patients. Radiomics refers to the extraction of high-throughput data from medical images, the transformation of image information into quantifiable features for modeling, and the extraction of features for clinical diagnosis and prognosis prediction. At present, the research on predicting cervical LNM of papillary thyroid carcinoma based on multimodal radiomics [ultrasound, computed tomography (CT), magnetic resonance imaging (MRI), positron emission tomography (PET), etc] have been widely carried out at home and abroad. This paper reviews the research progress of predicting cervical LNM in PTC based on multimodal radiomics.

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  • 收稿日期:2023-04-22
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  • 在线发布日期: 2023-10-26
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